TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #22 · 19 јан.

Заметка начинающим, которые часто сталкиваются с подобной непоняткой. Ситуация следующая, есть список файлов: names = [ 'image.bmp', 'second.txt.bkp', 'data.db', '.config.cfg', 'file.ext.bkp' ] И мы хотим убрать у них окончание ".bkp". Не знаю зачем, пример довольно надуманный) Но суть он показывает, а это главное. Те, кто еще не очень знаком с библиотекой os.path или pathlib, вероятно решат обработать имена как строки. И тут вполне подойдет метод строки strip(). Что делает этот метод? Он отрезает указанные символы по обеим сторонам строки. Если ничего не указать, то убирает невидимые символы (пробелы, табуляции и переносы строк). В нашем случае будет выглядеть вот так: >>> name.strip('.bkp') То есть просим удалить строку '.bkp' по краям имени файла, если таковая есть. Можно применить аналогичный метод rstrip(), чтобы отрезать только справа, но для этого примера используем обычный. >>> for name in names: >>> print(name.strip('.bkp')) image.bm second.txt data.d config.cfg file.ext Хм, что-то не то с нашими именами! Что случилось??? Видим нежелательное переименование в именах, где и близко не было указанной строки '.bkp' А дело всё в том, что данный метод ищет не указанную строку, а указанные символы, и не важно в каком порядке. Для метода strip() строка '.bkp' это не паттерн для поискаа список символов. Потому он отрезал симовол 'p' от '.bmp' и удалил точку из файла '.config.cfg'. Как тогда правильно заменить именно паттерн? Для начинающего можно посоветовать метод строки replace(), который как раз использует для замены указанную строку целиком. В нашем примере заменим её на пустую строку. >>> for name in names: >>> print(name.replace('.bkp', '')) image.bmp second.txt data.db .config.cfg file.ext Уже лучше, но помните, это лишь пример про strip(). Для работы с именами файлов есть способы и более "правильные", дающие однозначно верный результат. Я взял файлы только в качестве примера. Даже replase() тут может сделать не то что ожидаем. Просто впредь будьте внимательны с этим strip(). #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #geotools

当前筛选 #geotools清除筛选
О городах и данных

@datainthecity · Post #69 · 13.12.2020 г., 16:09

#geotools Еще один повод обратить внимание на мощный и понятный пользователю инструмент для пространственного анализа. Единственный язык, который нужно хоть чуть-чуть знать, чтобы работать с ним - это английский. Ссылка : https://geodacenter.github.io

Hashtags

О городах и данных

@datainthecity · Post #113 · 31.01.2022 г., 19:45

#geotools#geodata Интересную статью выдал мне medium под вечер понедельника и внес немного баланса во вселенную. В статье автор показывает, как с помощью несложных манипуляций с OSM и геотеггированными фото становится возможным слежка за Большим Братом. Именно так, на мой взгляд, и должны работать открытые данные - давать информацию о действиях властей, которую они сами открыто афишировать не планируют, тем самым позволяя обществу контролировать власти в ответ на их контроль. У меня только один вопрос: даже если выборка неполная, точно ли локации военных баз - эта та информация, которая должна быть в открытом доступе на OSM?🤔

О городах и данных

@datainthecity · Post #93 · 19.07.2021 г., 07:24

#geotools#geodata Хорошим поводом отвлечься от рабочих геозадач и применить свои знания для решения актуальной городской проблемы стал хакатон сервиса аренды самокатов Whoosh , первый этап которого прошел в эти выходные. Организаторы сформулировали 3 темы : безопасность поездки, навигация и транспортная доступность. Наша команда решала задачу обеспечения безопасности. Мы предложили на основе данных об авариях с участием самокатов и исторических данных о скорости их передвижения создать карту, где все участки дорог в городе будут проранжированы по уровню их безопасности для езды на самокате. Это позволит сервису улучшить свои рекомендации маршрутов, а ДТ правильно выбирать зоны для ограничения скорости. Небольшие выводы по ходу работы: 1. Наиболее удобный формат работы с геоданными: собирать и обрабатывать в питоне (библиотеки geopandas, shapely), визуализировать - в web-сервисах, мой личный топ - Unfolded.AI. Про него лучше написать отдельно, скажу только, что его делали ребята из uber - авторы kepler.gl и h3, а потому он имеет в себе весь их функционал и даже болеьше. У участников, кто пользовался qgis, 6 млн строк историии поездок на самокате сильно висели и они мало, что успели сделать. 2. искали решения похожих задач зарубежом: нашли bike compatibility index ( например, но для самокатов ничего подобного пока не расечили, а они на волне популярности удже 3 года 3. Некоторые датасеты портала ОД Москвы обладают удивительным свойством : в их названии есть слово “ Карта“, при этом они не содержат геоданных, как например эта “Карта среднемесячной загруженности дорог с индексами загруженности” 4. Из-за небольшой погрешности коодинаты самокатов плохо привязываются к графу дорог, загруженному из OSM. Чтобы это сделать нужно сначала создать прямоугольный buffer вокруг линии 5. При построении модели прогноза аварийности, если не хотите получить вывод, что аварий больше там, где больше самокатов, используйте в качестве таргета вероятность аварии, а не абсолютное число) 6. Карта ДТП (https://dtp-stat.ru/) - замечательный источник полезных открыты данных о Москве 7. Не хватило открытых данных по скоростным ограничениям для автомобилей, а также по парковкам и зонам для самокатов. Еще мы мечтали о ширине тротуаров Первые выводы по самой задаче : 1. В Москве между числом аварий и уровнем пешеходности есть сильная прямая зависимость, то есть, чем больше может быть людей на улице, тем выше вероятность столкновения 2. В Москве наличие велодорожек никак не коррелирует с аварийностью, хотя в Европе установлено, что на велодорожки приходится самый низкий уровень аварий. Видимо, в Москве их длина настолько незначительна относительно всей длины дорог, что модель воспринимает их наличие и ширину, как погрешность 3. Вне центра Москвы почти все аварии на дорожных развязках. Кажется повод задуматься о наземных переходах. 3. Скутеры, благодаря встроенной системе gps и гибкости в выборе маршрутов , отличные источники данных для изучения поведения горожан на улице